Kerasを用いた深層学習の基礎とデータ処理への応用 〜1人1台PC実習付〜

〜 Pythonと深層学習の基礎、Kerasによるカラー画像分類、テキストデータ処理への応用、Kerasによる深層学習と機械学習の融合 〜

・最もスピードが早いKerasとTensorflowによるデータ処理方法が修得できる講座

 

・フレームワークKerasを使って実践的な開発法がマスターできる特別セミナー!

 

 

 

*PCは弊社でご用意いたします

講師の言葉

深層学習を用いたAIが今後の社会を変革してゆくことは間違いないところです。しかし、深層学習のフレームワークは乱立状態で、どのフレームワークで勉強すればいいか、迷っている人が多いと思います。そのような人にお勧めなのが、Python言語で、Kerasを(フロントエンドの)フレームワークとして採用し深層学習をはじめることです。その際、バックエンドと呼ばれる別のフレームワークも選ぶことができます。

 

本講師はTensorflowをバックエンドで一押しします。理由はスピードです。講師が知る限り、この2つの組合わせは(フロントエンドの開発者もバックエンドの開発者も現在Google社にいることからも察せられますが)最強のスピードを出せます。あいにく、GPUをぎんぎんに使ったデモやプログラムをセミナーで紹介するすべての事例で味わうことはできませんが、かなりの部分は、その雰囲気を味わえますし、Windows上のJupyterを使った実習で、参加者に手を動かしてもらいながら説明しますので、生きた知識が得られると確信します。

セミナー詳細

開催日時
  • 2018年05月14日(月) 10:30 ~ 17:30
開催場所 日本テクノセンター研修室
カテゴリー ソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者 ・システムやソフト関連の技術者の方 ・データサイエンスを仕事や勉強、研究の対象としている方 ・データサイエンスやAIの現場開発や理解で必要な深層学習の知識を、Pythonを通して理解したい方
予備知識 ・Python言語の初歩を知っている方 ・あるいは知らない場合でも、これから身に着けたいと思っている方
修得知識 ・Keras/Tensorflowを使った基礎的な深層学習手法が修得できます
プログラム

1.Pythonの基礎
(1).Pythonの文法と記述例のオーバービュー(例を用いながら)

 

 

 

2.深層学習でも用いる機械学習の知識
(1).Scikit-learnによる回帰と分類の基本的なアプローチと評価方法
(2).Gensimによる単語の分散表現
(3).Gensimによる文書トピック抽出

 

 

 

3.深層学習の基礎知識
(1).深層学習の基礎知識
(2).Kerasの基礎(バックエンドを含む)
(3).多層パーセプトロン(MLP)の基礎
(4).畳込み(CNN)の基礎
(5).再帰型ニューラルネット(RNN/LSTM/GRU等)の基礎
(6).敵対的ニューラルネット(GAN)の基礎

 

 

 

4.KerasによるMNIST事例
(1).Keras/MLPによるMNIST分類事例
(2).Keras/CNNによるMNIST分類事例
(3).Keras/RNNによるMNIST分類事例
(4).Keras/GANによるMNISTと類似画像生成事例

 

 

 

5.Kerasによるカラー画像分類事例
(1).CIFAR10カラー画像をCNNで分類する事例
(2).ImageNetで訓練済みのニューラルネットを用いた手持ち画像セットの分類事例

 

 

 

6.Kerasによるテキストデータ処理事例
(1).Twitterデータの処理事例(LSTMならびにCNN)
(2).BABIデータによる読解問題の処理事例

 

 

 

7.Kerasによる深層学習と機械学習の融合事例
(1).ハンドクラフト特徴量とDNN特徴量の融合処理事例

キーワード Keras Python 深層学習 機械学習 多層パーセプトロン ニューラルネット 特徴量 データマイニング Tensorflow データサイエンス
タグ データ解析画像処理ITサービス
受講料 一般 (1名):50,600円(税込)
同時複数申込の場合(1名):45,100円(税込)
会場
日本テクノセンター研修室
〒 163-0722 東京都新宿区西新宿2-7-1 新宿第一生命ビルディング(22階)
- JR「新宿駅」西口から徒歩10分
- 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分
- 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分
電話番号 : 03-5322-5888
FAX : 03-5322-5666
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